MoCapGym: Erlernen motorischer Fähigkeiten mittels Motion-Capture

Abstract

Für das erfolgreiche Erlernen von Bewegungsabfolgen im Sport oder der Physiotherapie ist es wichtig Übungen regelmäßig, häufig und korrekt durchzuführen. Aber nicht immer kann ein Lehrer bzw. Therapeut anwesend sein, um auf die korrekte Durchführung von Übungen zu achten. Derzeit übliche multimediale Hilfsmittel für das autonome Lernen von komplexen Bewegungen, wie Lernvideos oder Animationen, bieten keine Möglichkeit für Feedback und können dadurch zu negativen Effekten führen wenn eine Bewegung falsch eingelernt wird. Als Lösung für diese Problematik wurde in der vorliegenden Arbeit die interaktive Virtual-Reality-Applikation MoCapGym entwickelt. Als Grundlage für die Entwicklung dieser Anwendung wurden verschiedene Lerntheorien und konventionelle Konzepte auf deren Eignung in Hinblick auf das vorliegende Szenario analysiert. Auf Basis dessen wurde ein neuartiges, mehrphasiges Lernszenario entwickelt, welches sowohl traditionelle Aspekte berücksichtigt, aber auch das volle Potential einer VR-Anwendung ausschöpft. Mit Hilfe eines optischen Trackingsystems und eines aktiven Motion-Capture-Suits ist es mit Hilfe der Lernumgebung möglich, ohne Anwesenheit eines Professionisten komplexe Bewegungsabfolgen zu erlernen und anhand von automatischem Feedback zu optimieren. Die erfassten Bewegungsdaten werden dafür in Echtzeit analysiert und in geeigneter Form dem Benutzer präsentiert. Eine durchgeführte Benutzerstudie zeigt, dass es das entwickelte Konzept ermöglicht, in kurzer Zeit beliebige Bewegungsabfolgen einzustudieren und zu optimieren.

Performing a precise sequence of movements is essential in sports and physical therapy. These exercises have to be repeated regularly, frequently and in a correct way to improve the skills. In most training sessions, neither a teacher nor a therapist can be present in order to ensure a correctly performed exercise. Current tools for learning motion skills autonomously are based on training videos, animations or textual description without the opportunity for receiving feedback. Performing an exercise incorrectly can therefore lead to limited success or even cause negative consequences. In this work we developed the novel Virtual Reality application MoCapGym, which allows users to interactively and autonomously learn and improve complex motions. Based on an evaluation of different approved learning theories and concepts in the area of motion learning, a novel multi-phase learning concept for 3D virtual environments was developed. The approach combines traditional aspects as well as tries to exploit the full potential of VR devices for motion capture and 3D visualization. With the help of an optical tracking system and an active motion capture suit, it was possible to design a learning environment for arbitrary and complex motions. An automatic visual feedback concept correlates real time motion data with recorded optimal exercises. Discrepancies are visualized in a 3D environment. A user study shows that the developed learning environment can be used for learning body movements in a short time frame.